一开始呢老规矩，感觉学习一个东西首先得先把要点抓住、大体理清要学习的重点、难点;目录就成为一个挺好归纳总结方式
目录
一、kafka简介
二、kafka特性
三、kafka使用场景
四、kafka概念介绍
五、kafka消息传递机制
一、kafka简介
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。
二、kafka特性/功能
通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
支持Hadoop并行数据加载。
三、kafka使用场景
根据apache官网：ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台。
流媒体平台有三个关键功能：
- 发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。
- 以容错的持久方式存储记录流。
- 记录发生时处理流。
下面分来聊一下这三个关键功能分别应用到实际场景中都有哪些应用：
日志收集 （发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统）
日志收集方面，其实开源产品有很多，包括 Scribe、Apache Flume。很多人使用 Kafka 代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或 HDFS）进行处理。然而 Kafka忽略掉文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让 Kafka 处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的系统比如 Scribe 或者 Flume 来说，Kafka 提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。
持久性日志（commit log） （以容错的持久方式存储记录流）
Kafka 可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka 中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中，Kafka 类似于 Apache BookKeeper 项目。
行为跟踪 （记录发生时处理流）
Kafka 的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的 topic 里。那么这些结果被订阅者拿到后，就可以做进一步的实时处理，或实时监控，或放到 Hadoop 离线数据仓库里处理。
四、kafka概念介绍
Topic：特指 Kafka 处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。
Partition：Topic 物理上的分组，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。partition 中的每条消息都会被分配一个有序的 id（offset）。
Message：消息，是通信的基本单位，每个 producer 可以向一个 topic（主题）发布一些消息。
Producers：消息和数据生产者，向 Kafka 的一个 topic 发布消息的过程叫做 producers。
Consumers：消息和数据消费者，订阅 topics 并处理其发布的消息的过程叫做 consumers。
Broker：缓存代理，Kafka 集群中的一台或多台服务器统称为 broker
五、kafka消息传递基本机制
Kafka目前主要作为一个分布式的发布订阅式的消息系统使用，下面简单介绍一下kafka的基本机制
1.3.1 消息传输流程
Producer即生产者，向Kafka集群发送消息，在发送消息之前，会对消息进行分类，即Topic，上图展示了两个producer发送了分类为topic1的消息，另外一个发送了topic2的消息。
Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息
Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理。
从上图中就可以看出同一个Topic下的消费者和生产者的数量并不是对应的。
1.3.2 kafka服务器消息存储策略
谈到kafka的存储，就不得不提到分区，即partitions，创建一个topic时，同时可以指定分区数目，分区数越多，其吞吐量也越大，但是需要的资源也越多，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。
在每个分区中，消息以顺序存储，最晚接收的的消息会最后被消费。
1.3.3 与生产者的交互
生产者在向kafka集群发送消息的时候，可以通过指定分区来发送到指定的分区中
也可以通过指定均衡策略来将消息发送到不同的分区中
如果不指定，就会采用默认的随机均衡策略，将消息随机的存储到不同的分区中
1.3.4 与消费者的交互
在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置
在kafka的设计中，可以有多个不同的group来同时消费同一个topic下的消息，如图，我们有两个不同的group同时消费，他们的的消费的记录位置offset各不相同，不互相干扰。
对于一个group而言，消费者的数量不应该多余分区的数量，因为在一个group中，每个分区至多只能绑定到一个消费者上，即一个消费者可以消费多个分区，一个分区只能给一个消费者消费
因此，若一个group中的消费者数量大于分区数量的话，多余的消费者将不会收到任何消息。